蒙特卡洛模拟具体步骤：第一步，建立一个真实的总体回归方程Y = β0 + β1*X + u，样本容量设定20个，给定解释变量X的值，随机生成符合标准正态分布的残差u，将X的值带入模型计算出Y的值。
第二步，以生成的Y作为解释变量，对X做回归,得到β0和β1的估计值β0'和β1'。
第三步，β1' '= Σw*Y, β0' '= mean(Y) - β1'*mean(X)为满足线性无偏的非OLS估计量，w = 0.01*e，期中w的最后两个值满足w19+w20=0, w19*X19+w20*X20 = 1
第四步，重复上述步骤

下面是一个循环100次的模拟


频率分布直方图
从图中可以看出β0和β1估计值的分布具有正态分布的特征，并且估计值围绕真值波动，β0和β1的估计值近似于0.7和0.6.说明OLS估计量的有效性。

OLS估计与非OLS估计结果的折线图

图中可以明显看出OLS估计量的方差最小，有效性成立（这里画图先画范围大的，作出来的图看的更直观一些）。